MATLAB蒙特卡洛滤波算法性能比较系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发了一个非线性滤波算法性能分析平台，整合了EKF、UKF、PF、EPF、UPF和MCMC等多种滤波方法。通过蒙特卡洛仿真实现算法性能的定量比较，为非线性系统状态估计研究提供标准化测试框架。

详 情 说 明

非线性滤波算法性能比较系统

项目介绍

本项目实现了一个综合性的非线性滤波算法测试与比较平台，集成了多种先进的状态估计算法，包括扩展卡尔曼滤波(EKF)、无迹卡尔曼滤波(UKF)、粒子滤波(PF)及其改进版本（边缘化粒子滤波(EPF)、无迹粒子滤波(UPF)），并结合马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)方法进行后验优化。系统能够针对不同的非线性系统模型进行状态估计，通过蒙特卡洛实验全面评估各算法在精度、收敛性和计算效率方面的性能差异，为滤波算法的选择和应用提供科学的决策支持。

功能特性

• 多算法集成：完整实现EKF、UKF、PF、EPF、UPF等主流非线性滤波算法
• MCMC优化：集成马尔可夫链蒙特卡洛方法，提升后验估计精度
• 全面性能评估：从RMSE、MAE、运行时间等多维度量化算法性能
• 可视化分析：提供状态轨迹估计、误差分布、算法比较雷达图等丰富可视化结果
• 鲁棒性测试：支持在不同噪声条件下进行算法稳定性分析
• 可扩展架构：模块化设计，便于添加新的系统模型和滤波算法

使用方法

基本配置

1. 设置系统模型：定义非线性状态方程和观测方程
2. 指定初始条件：配置初始状态向量和协方差矩阵
3. 准备观测数据：输入含噪声的观测时间序列
4. 设定噪声参数：配置系统噪声和观测噪声的统计特性

算法参数调整

• 粒子滤波系列：设置粒子数量、重采样策略等参数
• MCMC方法：配置迭代次数、退火参数、采样策略
• 通用参数：调整时间步长、仿真时长、蒙特卡洛实验次数

运行与分析

执行主程序后，系统将自动完成以下操作：

• 各算法的状态估计计算
• 性能指标统计与比较
• 收敛性分析和稳态性能评估
• 生成可视化结果和统计报告

系统要求

软件环境

• MATLAB R2018b或更高版本
• 必备工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox

硬件建议

• 内存：≥8GB（大规模粒子滤波建议≥16GB）
• 处理器：多核CPU（支持并行计算）
• 存储空间：≥1GB可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制逻辑，包括算法调度、参数管理、性能评估和结果可视化四大功能模块。具体负责初始化所有滤波算法实例，协调各算法的执行流程，收集并统计状态估计结果，计算多维度性能指标，生成比较分析图表，以及输出完整的性能评估报告。该文件作为系统的总控中心，确保了各算法模块的协同工作和数据分析的统一性。